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// 书生 InternLM / Intern-S · 视觉语言

Intern-S2-397B 本地部署与显存需求

403.4B(MoE) 参数。4 位量化约 270 GB,BF16 约 888 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2026-09-13许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方上海人工智能实验室 · internlm
系列书生 InternLM / Intern-S · Intern-S2
类型视觉语言 (image-text-to-text)
参数量403.4B(MoE) 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度256K tokens (262,144)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构60 层(15 层全注意力) · GQA+HYBRID · MoE
发布权重BF16 · 807 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2026-09-13 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)807 GB 888 GB889 GB892 GB 8 × H200(1,128GB)—
FP8 / INT8 / Q8_0429 GB 472 GB473 GB476 GB 8 × H100(640GB)—
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)245 GB 270 GB271 GB274 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 512GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.3 GB · 32K 1.0 GB · 128K 4.0 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

internlm 官方发布的 2 个仓库。

05书生 InternLM / Intern-S 其他模型

全部 12 个 →
模型参数4 位合计发布
Atria-Dawn-Preview753.3B504 GB2026-09-11
Intern-S2-Mobius36B24.7 GB2026-07-29
Intern-S2-Preview36.1B24.7 GB2026-05-15
Intern-S1-Pro1T / 22B669 GB2026-02-02
Intern-S1-mini8.54B7.4 GB2025-08-18
Intern-S1240.7B163 GB2025-07-24
internlm3-8b-instruct8.8B6.8 GB2025-01-13
internlm2_5-1_8b-chat1.89B2.6 GB2024-07-30

06来源

数据核对于 2026-09-24。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)